Una Semillita

Ernesto Ríos Willars

Espacio de Divulgación para Grandes y Chicos Por la Ciencia y Cultura Estoy en LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ernesto-rios-willars-304325138/ mi correo: ernesto.rios.w - gmail

  1. Oct 11

    Agentes Autónomos de IA — De Responder Preguntas a Tomar el Control

    ¡Hola! Me encantaría saber qué piensas, envíame un mensaje de voz. ¿Qué pasa cuando la Inteligencia Artificial deja de limitarse a chatear y empieza a ejecutar tareas por sí sola? En este episodio descubrimos cómo los Agentes Autónomos están pasando de responder preguntas a tomar el control de procesos en software y hardware. 💡 Lo que descubrirás en este episodio: De la conversación a la acción: La diferencia clave entre un chatbot tradicional y un Agente de IA con acceso a APIs, terminales de código y sensores. Orquestación en el mundo físico: Cómo un agente autónomo analiza datos de sensores locales (IoT / TinyML) y toma decisiones operativas sin intervención humana directa. Seguridad y el rol del humano: Los entornos aislados (sandboxing), los límites de permisos y el enfoque Human-in-the-Loop para garantizar que la autonomía sea segura y confiable. Episodio: Temporada 2, Episodio 07 Duración: ~15 minutos Mini-serie: La Revolución de la IA en 2026 (Parte 2 de 3) 👇 ¡Queremos saber tu opinión! ¿En qué tareas repetitivas o de tu trabajo diario le confiarías el control a un Agente Autónomo? Déjanos tus comentarios y no olvides suscribirte para escuchar el Capítulo 3: La IA en el Laboratorio Científico. 🔑 Palabras clave: Agentes de #IA, #Agentes Autónomos, IA #Agéntica, #InteligenciaArtificial 2026, #Automatización, #Human-in-the-Loop, Una #Semillita Podcast, #IoT #AgentesDeIA #InteligenciaArtificial #Automation #TechPodcast #UnaSemillitaPodcast #Maker #IoT

    Agentes Autónomos de IA — De Responder Preguntas a Tomar el Control
  2. Aug 19

    Fundamentos de Data Warehousing y Business Intelligence

    ¡Hola! Me encantaría saber qué piensas, envíame un mensaje de voz. ¿Por qué el lunes por la mañana el Director de Finanzas y el de Ventas suelen presentar cifras de margen de ganancia totalmente distintas? ¿A quién le crees? El problema no es de las personas, es de tu arquitectura de datos. En este episodio de estreno de nuestra serie de 8 capítulos sobre Fundamentos de Data Warehousing y Business Intelligence, resolvemos este dilema corporativo desde la raíz. Explicamos de forma sencilla por qué las bases de datos transaccionales de uso diario (OLTP) no sirven para hacer análisis estratégico y cómo un Data Warehouse (OLAP) se convierte en la única fuente de verdad para una empresa. Lo que descubrirás en este episodio: OLTP vs. OLAP: Por qué hacer consultas complejas en producción puede tumbar el sistema de tu empresa y cómo un almacén de datos evita este desastre.Los 4 pilares de Bill Inmon: Desglosamos las características innegociables de un almacén de datos (Orientado a Temas, Integrado, No Volátil y Variante en el Tiempo).¿Data Warehouse o Data Lake?: La diferencia fundamental entre decidir la estructura del dato antes de guardar o al momento de leer, y el peligro latente de crear un Data Swamp (pantano de datos).La promesa del Data Lakehouse: Una introducción a la arquitectura híbrida que busca unir la flexibilidad de un lago con la gobernanza de un almacén de datos tradicional.Este es el punto de partida perfecto para estudiantes, desarrolladores y líderes de negocio que quieren transformar datos aislados en decisiones inteligentes. ¡Dale play y comencemos!

    Fundamentos de Data Warehousing y Business Intelligence

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